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Umfassende エージェントモデル-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von エージェントモデル-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

エージェントモデル

  • OpenMAS

    OpenMAS ist eine Open-Source-Multi-Agenten-Simulationsplattform, die anpassbare Agentenverhalten, dynamische Umgebungen und dezentrale Kommunikationsprotokolle bietet.
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    Was ist OpenMAS?
    OpenMAS ist darauf ausgelegt, die Entwicklung und Bewertung von dezentralen KI-Agenten und Multi-Agenten-Koordinationsstrategien zu erleichtern. Es bietet eine modulare Architektur, die es ermöglicht, benutzerdefinierte Agentenverhalten, dynamische Umweltmodelle und Inter-Agenten-Nachrichtenaustauschprotokolle zu definieren. Das Framework unterstützt physikbasierte Simulation, ereignisgesteuerte Ausführung und Plugin-Integration für KI-Algorithmen. Benutzer können Szenarien über YAML oder Python konfigurieren, Agenteninteraktionen visualisieren und Leistungsmetriken mittels integrierter Analysewerkzeuge sammeln. OpenMAS beschleunigt die Prototypentwicklung in Forschungsbereichen wie Schwarmintelligenz, kooperative Robotik und verteilte Entscheidungsfindung.
    OpenMAS Hauptfunktionen
    • Modulare Agentenarchitektur
    • Anpassbares Umweltmodellierung
    • Dezentrale Kommunikationsprotokolle
    • Physikbasierte Simulation
    • Ereignisgesteuerte Ausführung
    • Plugin-Integration für KI-Algorithmen
    • Szenarienkonfiguration via YAML oder API
    • Integrierte Analyse- und Visualisierungstools

  • Autogen Studio Research

    Eine experimentelle Low-Code-Studio für das Entwerfen, Orchestrieren und Visualisieren von Multi-Agenten-KI-Workflows mit interaktiver Benutzeroberfläche und anpassbaren Agentenvorlagen.
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    Was ist Autogen Studio Research?
    Autogen Studio Research ist ein auf GitHub gehosteter Forschungsprototyp zum Erstellen, Visualisieren und Iterieren von Multi-Agenten-KI-Anwendungen. Es bietet eine webbasierte Benutzeroberfläche, mit der Sie Agentenkomponenten per Drag & Drop anordnen, Kommunikationskanäle definieren und Ausführungspipelines konfigurieren können. Im Hintergrund verwendet es ein Python SDK, um verschiedene LLM-Backends (OpenAI, Azure, lokale Modelle) zu verbinden, und bietet Echtzeit-Logging, Metriken und Debugging-Tools. Die Plattform ist für die schnelle Prototypentwicklung von kollaborativen Agentensystemen, Entscheidungsprozessen und automatisierter Aufgabensteuerung konzipiert.
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